In this paper, as a research on autonomous steering for agriculture, a sensor module for furrow recognition was developed through a low-cost distance sensor combination. The developed sensor module was applied to the vehicle, and when driving in a furrow curve, the autonomous steering success rate was 100% at a curvature of 20 m or more, and 70% at a curvature of 15 m or less. The self-steering success rate according to the ground condition showed a 100% success rate regardless of soil, weeds, or mulching film.
본 연구에서는 기존 개발된 이족보행 로봇의 자율 보행 및 지능화론 위하여 다양한 센서 시스템을 구성하여 이족보행 로봇에 적용하였다. 개발된 이족보행 로봇이 미지의 환경 내에서 지능적으로 원활한 자율 보행을 할 수 있도록 다양한 센서 시스템을 구성하였다. 센서들은 물체의 거리 측정 및 장애물을 회피하기 위해 초음파 센서, 적외선 센서를 적용하고, 대차물체의 탐색을 위해 비젼 시스템을 적용하였다. 또한 이족보행 로봇의 자세유지를 위한 자이로 센서와 보행시 로봇의 발바닥 착지 유무 및 바닥의 기울기 검출을 위한 압전 센서를 적용하였다.(중략)
본 논문에서는 실내 환경에서 시각정보를 기반으로 출발지점에서 경유지를 거쳐 목표지점으로 최적의 경로를 찾아 자율 주행하는 바퀴달린 로봇을 구현한다. 로봇은 출발지점에서 경유지를 거쳐 목표지점으로의 최적의 경로를 딥강화학습으로 얻을 수 있다. 그러나 로봇이 구해진 경로로 자율 주행을 할 때 표면의 굴곡과 이물질 등의 외부적 요인으로 목적지까지 정확하게 주행하지 못하는 경우가 발생한다. 이에 본 연구는 카메라만 장착한 로봇이 외부 요인으로 인해 최적의 경로를 이탈할 경우 이를 인지하도록 한다. 이 인지를 토대로 로봇이 스스로 경로를 보정하고 계획된 경유지와 최종 목적지점에 도달할 수 있게 하는 알고리즘을 제안한다. 본 연구를 위해 파이캠을 탑재한 라즈베리파이와 아두이노로 제어하는 바퀴식 자율 주행 로봇이 제작되었다. 로봇은 실내환경에서 OSX 환경의 서버와 실시간 연동하면서 계획된 최적의 경로로 시험주행을 완료하였다.
본 논문에서는 인공 면역 네트워크와 분류자 시스템을 이용한 자율 분산 로봇 시스템을 제안한다. 시스템에서 각 로봇의 행동은 전역행동과 지역행동으로 구성된다. 전역행동은 작업을 찾고 수행하기 위해 필요한 환경을 조성하는데 필요한 전반적인 행동들을 결정하고, 지역 행동은 작업을 수행할 때 각 로봇들이 어떤 방식으로 동작하는가를 결정한다. 이때 전역 행동은 인공 면역 네트워크를 이용하여 결정되며 작업을 빠른 속도로 탐색하며 탐색한 작업 주위로 적절한 수의 로봇이 집합하도록 한다. 또한 지역 행동은 분류자 시스템을 이용하여 결정되며 작업을 수행하는데 적절한 로봇의 역할을 결정한다.
본 논문은 애드혹 통신을 기반으로 아이폰의 가속도 센서를 사용하여 이동로봇을 무선 제어하는 연구에 대하여 다룬다. 이동로봇을 아이폰으로 무선제어하기 위한 방법으로 사용자 원격제어와 자율제어 방법이 제안되었다. 궤적 추종제어 알고리즘의 효율성을 평가하기 위하여 아이폰의 인터페이스를 기반으로 모니터에 그려진 궤적을 가상로봇이 추종하는 시뮬레이터를 개발하였다. 제안된 시뮬레이터에서는 궤적 추종제어를 위해 이동로봇을 제어할 때 컴퓨터에서 해당 알고리즘을 이용하여 미리 시뮬레이션이 가능하며 사용자에 의한 원격제어와의 결과 비교도 보여준다. 연구의 결과로 제안된 시뮬레이터가 이동로봇에 자율이동제어 방법을 사용할 때, 자율추종 알고리즘의 적합성과 효율성을 미리 검사 하는데 사용될 수 있음을 보여준다.
청소 로봇, 관광 안내 로봇부터 우주 탐사로봇까지 자율이동로봇의 응용분야가 넓어짐에 따라서 자율이동로봇의 인기는 급속도로 높아지고 있다. 하지만 동적인 환경 내에서 자율이동로봇의 안전한 네비게이션을 위한 만족스러운 제어 알고리즘은 여전히 연구 과제이다. 본 논문에서는 새로운 Potential field method를 이용한 제어 방법을 제안하였고, 컴퓨터 시뮬레이션을 통해 제안한 알고리즘을 실행하고 분석하였고, 이 실험 결과들로서 Potential field method를 사용한 행동(behavior)에 기반한 제어 시스템의 유효성을 나타내었다.
자율이동로봇에 관한 연구, 개발이 활성화되고 있다. 본 논문에서는 목표물 추적 및 목표물 명중을 위해 사격을 할 수 있는 자율이동로봇의 설계 및 제작에 관하여 기술한다. 여기서는 목표물의 이동을 추적할 수 있도록 팬-틸트(pan-tilt)를 제어한다. USB 웹캠(web cam) 영상에서 대상체의 특정을 추출하고, 추출한 특징으로부터 시각구동장치의 이동 위치 및 방향을 결정하기 위한 퍼지논리시스템을 설계한다. 시뮬레이션을 통해 제안한 방법의 유용성을 검증하고, 이를 실제 자율이동로봇의 시각구동장치에 적용하여 타당성을 입증한다.
본 논문에서는 유전자 프로그래밍을 이용하여 판단 기준을 탐색할 수 있는 자율 이동로봇의 센서 해석회로를 진화 하드웨어상에 구현하였다. 자율 이동 로봇은 센서 정보를 통하여 환경 정보를 인지하고 자율성을 유지한다. 그러나 기존의 센서 체계는 첫째, 잡음의 영향을 심하게 받으며, 둘째 같은 환경에 대하여 동일한 종류의 센서라 할지라도 심한 편차가 존재하는 관측값을 출력한다는 문제점을 갖는다. 따라서 센서의 특성에 대한 고려없이 판단기준을 결정하면 로봇의 정확한 환경인지를 보장할 수 없게 된다. 본 논문에서는 센서 입력값 해석 기준을 센서 특성에 맞추어 적응적으로 변화시키는 센서를 구현하여 입력 해석과정에서의 정확도를 향상하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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